惯性约束聚变中成像的坐标关联技术

研究处理惯性约束聚变（ICF）中三维成像的各记录面间的关联定位问题。首先说明在ICF中采用三维成像的必要性,然后对适用于ICF的重建方法进行简要的描述,提出了通过光强重心进行坐标关联定位方法,定 位精度可达到10μm,彻底解决了实验中的针孔相机需要精确关联定位的问题。     

基于改进禁忌搜索算法的测试用例自动生成

为了提高大规模软件的测试效率,提出了基于禁忌搜索算法的测试用例自动生成方法。对软件测试要求及其目标进行了分析,依此对禁忌搜索算法的评价函数、邻域移动、禁忌表进行了改进,并设计了合理的赦免准则和终止准则。在此基础上构建了基于禁忌搜索算法测试用例生成的模型,产生测试用例来驱动插桩程序运行并求其评价值,采用禁忌搜索算法进行优化。通过生成三角形判断程序的测试用例实验,验证了该方法的准确性和有效性。     

一种带岛屿约束数据域的三角网剖分算法研究

文中对多边形内部三角剖分算法及具有属性的带岛屿的约束数据域的D－三角剖分算法进行了研究，提出了一种适用于多边形内部的基于“最小内角优先原则“D－三角剖分算法及适用于多边形内，外部构网通用三角剖三角剖分算法，算法充分考虑到了构网数据域中存在多种不同属性块，并成功将算法应用于工程项目之中。     

基于随机游走的流形学习与可视化

现有的全局流形学习算法都敏感于邻域大小这一难以高效选取的参数,它们都采用了基于欧氏距离的邻域图创建方法,从而使邻域图容易产生“短路”边。本文提出了一种基于随机游走模型的全局 流形学习算法(Random walk-based isometric mapping,RW-ISOMAP)。和欧氏距离相比,由随机游走模型得到的通勤时间距离是由给定两点间的所有通路以概率为权组合而成的,不但鲁棒性更高,而且还能在一定程度上度量具有非线性几何结构的数据之间的相似性。因此采用通勤时间距离来创建邻域图的RW-ISOMAP算法将不再敏感于邻域大小参数,从而可以更容易地选取邻域大小参数,同时还具有更高的鲁棒性。最后的实验结果证实了该算法的有效性。     

基于Jack的虚拟环境中一种防止穿越的实现

在虚拟环境下虚拟人手和虚拟物体的交互中,会发生穿越现象。为了解决穿越问题,在人体模型系统Jack的虚拟环境中,根据约束Constraint对象的特点,利用Constraint对象来模拟物体对人手阻挡作用,并利用约束队列实现了对场景中Constraint对象的管理,达到防穿越的效果。     

虚拟人食指肌肉控制及运动约束研究

基于生理解剖结构,建立了虚拟人食指肌肉控制机制,通过控制多条肌肉收缩,实现了单指多关节灵活运动。同时针对传统模型单指运动控制较为独立,缺乏约束而导致不够真实的情况,研究了运动中双指间促进和制约的关系,提出了运动约束关系图。该图能够同时描述单指及双指的运动空间及其非线性约束关系,并刻画出实际不可到达区域。实验表明,所建立的控制机制能较好地仿真出食指的灵活运动,利用约束关系图能够保证手部仿真运动符合生理特征,具有较好的真实感和自然性。     

含铀古河谷形成的地史前提

为了预测评价古河谷的含铀性,必须不断完善找矿准则。在这方面有希望的途径之一是在分析预先决定古河谷展布的地史成因的基础上,查明和总结含矿古河谷形成的主要因素。由于中生代或最新的构造活化,由酸性岩浆岩组成的巨型隆起和穹隆构造的抬升是含矿古河谷形成的主要前提。古河谷成矿的另一个重要因素是发生在穹形断块活化之前的构造宁静、地形准平原化和形成风化壳的时期。古河谷成矿与主岩沉积在时间上十分接近,控矿的后生氧化作用是层间-潜水性质的。成矿结束后要有必要的保矿条件。     

单一故障准则在核电厂止回阀安全性分析中的应用

对核电厂中发生的几起止回阀失效案例进行了分析,阐述了"基于概率风险分析目标对止回阀相关设计应用单一故障准则"的论点。     

磁控溅射制备成分渐变Au/Cu复合涂层的研究

在JGP560型高真空多功能磁控溅射设备上,利用直流磁控溅射法,通过控制共溅射时Au靶和Cu靶的功率变化,在平面基片和微球表面制备了一系列成分渐变的Au/Cu涂层,并用扫描电子显微镜和能量色散X射线荧光光谱仪对涂层的微观结构和成分进行了测试分析。分析结果表明：涂层内部的晶粒生长随Au和Cu含量的变化呈现出3个不同的区域;涂层中Au和Cu含量随涂层厚度的增加呈近线性变化的趋势;涂层内部晶粒之间结合紧密;涂层厚度均匀性良好,表面光洁。     

基于星凸随机超曲面的扩展目标伽马高斯混合势概率假设密度滤波器

针对杂波和检测不确定情况下扩展目标形状估计精度低的问题,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(SRHM)的扩展目标伽马高斯混合势概率假设密度(CPHD)滤波器.该算法在高斯混合概率假设密度滤波的框架下,首先将目标形状建模为星凸随机超曲面,然后通过CPHD滤波估计出目标的质心位置和目标数目,最后通过将已估计的目标质心位置作为目标形状的中心点来结合量测对目标形状进行估计.其中,算法通过自适应估计尺度变换因子对形状边界进行约束优化,解决了星凸随机超曲面模型存在的边界形状不规则的问题.设计扩展目标个数未知以及含有杂波的实验场景,实验结果验证了该算法的有效性和可行性.